Galicia sae da vaga de calor, si, pero hai algunha forma de comprender por que xorden? Unha investigación liderada polo Instituto de Xeociencias (IGEO), centro mixto do Consello Superior de Investigacións Científicas (CSIC) e a Universidade Complutense de Madrid (UCM), enmarcada dentro da Plataforma Temática Interdisciplinar de Clima e Servizos Climáticos do CSIC, presenta un método innovador para predicir e atribuír ondas de calor ao cambio climático de forma anticipada.
O traballo, publicado na revista Earth’s Future, propón unha metodoloxía híbrida que combina simulacións climáticas con predicións meteorolóxicas xeradas con modelos de intelixencia artificial (IA). Os resultados supoñen un avance no estudo de eventos extremos, ao permitir avaliar en cuestión de minutos o efecto das actividades humanas sobre as ondas de calor, mesmo antes de que ocorran.
As ondas de calor están a aumentar en frecuencia, duración e intensidade debido ao cambio climático de orixe antropoxénico. Avaliar canto contribuíu o quecemento global nestes eventos proporciona información útil para deseñar estratexias de adaptación, mitigar riscos e tomar decisións de xestión do risco.
Alternativa fronte aos métodos tradicionais
Con todo, os métodos tradicionais destacan pola súa lentitude, o que dificulta a súa aplicación durante o transcurso dun evento. Para abordar estas limitacións, o equipo de investigadores propón un enfoque novo: combinar os sinais físicos do cambio climático procedentes de simulacións de modelos climáticos globais con predicións meteorolóxicas xeradas por IA, atribuíndo así os fenómenos climáticos extremos antes da súa aparición.
O estudo emprega tres modelos de intelixencia artificial avanzados: FourCastNet-v2 e Pangu-Weather, que utilizan unicamente IA, e NeuralGCM, que combina IA con física atmosférica tradicional. “Estes modelos, adestrados con datos meteorolóxicos globais, poden simular a evolución da atmosfera durante os seguintes 10-15 días cunha precisión similar á dos modelos convencionais e en cuestión de minutos, sen necesidade de supercomputadores”, destaca Bernat Jiménez-Esteve, investigador do IGEO (CSIC-UCM) e autor principal do estudo.
A técnica que atribúe este tipo de eventos extremos ao cambio climático baséase en comparar dúas predicións: unha para o mundo factual ou escenario real, que representa a evolución esperada das condicións atmosféricas actuais (incluíndo o papel do cambio climático), e outra para un mundo contrafactual ou escenario hipotético, que predicir como evolucionaría a atmosfera nun clima preindustrial, sen influencia humana. Para xerar esta última, modifícanse as condicións iniciais da atmosfera, restando o impacto do cambio climático estimado a partir de modelos do clima globais. A diferenza das predicións en ambos os mundos permite cuantificar o efecto do quecemento global no evento antes de que se produza.
Aplicación a vagas de calor históricas
A metodoloxía aplicouse de maneira retrospectiva a catro ondas de calor históricas que afectaron a distintas rexións: península ibérica (2018), Canadá–EE. UU. (2021), India–Paquistán (2022) e Brasil (2023). En todos os casos, os modelos de IA foron capaces de predicir adecuadamente a ocorrencia e intensidade das ondas de calor, así como os patróns atmosféricos asociados, con varios días de antelación á súa ocorrencia.
A comparación das predicións factuais e contrafactuais demostrou que o cambio climático aumentou de forma significativa a intensidade de todas estas ondas de calor, con sinais robustas e coherentes entre os modelos. “Por exemplo, na península ibérica, o cambio climático aumentou as temperaturas da onda de calor de agosto de 2018 en máis de 1.3 graos”, explica o investigador do IGEO David Barriopedro.
Implicacións para a ciencia climática
Esta metodoloxía marca un punto de inflexión na atribución de eventos extremos, xa que proporciona unha predición e atribución anticipadas deste tipo de fenómenos climáticos, ofrecendo ás autoridades gobernamentais, medios de comunicación e organismos internacionais unha ferramenta para a toma de decisións baseadas en evidencia científica. “A predición facilita o despregamento de medidas eficientes de mitigación, como sistemas de alerta temperá, mentres que a atribución é útil para a concienciación climática e o deseño de políticas de adaptación, compensación e litigación fronte ao cambio climático”, sinala o investigador do IGEO Ricardo García-Herrera.
Os investigadores destacan que, ao requirir menos recursos computacionais que os modelos numéricos tradicionais, redúcense os custos, as emisións de dióxido de carbono (CO2) e as barreiras de acceso á información de atribución, facendo posible que esta sexa operativa, global e equitativa.
Ademais, o estudo abre a porta á atribución ao cambio climático doutros fenómenos extremos, como ciclóns tropicais ou tormentas extratropicais. Aínda que existen desafíos científicos e técnicos, os investigadores conclúen que as novas xeracións de modelos de IA xa están listas para apoiar a ciencia climática de forma funcional, rápida e global.
Referencia: AI-driven weather forecasts to accelerate climate change attribution of heatwaves (Publicado en Earth’s Future)
